Näin ajatteli myös moni teollisuuden toimija, kun Green Factory AI haastatteli asiakaskohderyhmänsä avainhenkilöitä viime marraskuun ja helmikuun 2025 välillä. Green Factory AI on vuonna 2024 perustettu Start-up, joka kehittää tekokälypohjaista ohjelmistoa ja alustaa tuotantoprosessien automatisointiin ja optimointiin. Alkuun yhtiö keskittyy metsäteollisuuden toimialaan, mutta ratkaisu on sovellettavissa mm. kemian-, ja terästeollisuuteen. Tämä artikkeli pohjautuu yhdistelmänä käytyihin haastatteluihin ja Green Factory AI:n omaan näkemykseen tekoälyn tuomista mahdollisuuksista teollisuudessa.

Muuttuvat toimintaympäristöt

Nopea muutos yritysten toimintaympäristöissä, raaka-aineiden ja energian hinnan ja saatavuuden vaihtelut ovat potkaisseet liikkeelle uutta ajattelua ja projekteja, joissa etsitään nopeasti keinoja tehostaa toimintaa ja prosesseja. Periaatteessa tekoäly ei ole mikään uusi asia, ainoastaan todella tehokas keino analysoida erittäin suurta määrää tietoa, laskea ja ennustaa sen kautta tulevaa. Useimmat teollisuuden toimijat ovat jo vuosia keränneet toiminnastaan suurta määrää dataa, mitä on tähän saakka eritasoisesti osattu hyödyntää. Koneoppiminen, tekoälyn yksi osa-alue, on ollut jo varsin laajasti kokeilussa ja käytössä. Teollisen internetin (IoT) trendin huipulla on asennettu antureita ja mittauslaitteistoa, ja ne ovat olleet luonnollinen osa suurempia laiteinvestointeja automaattisesti.

Tekoälyllä onkin siis nyt merkittävä rooli nykyaikaisessa teollisuudessa, erityisesti tuotannon automatisoinnissa ja kustannusten optimoinnissa. Samalla se tuo ja on tuonut yrityksiin uudenlaisia tapoja järjestää operatiiviset toiminnot. Sen mahdollisuuksista huolimatta, tekoälyn laajamittainen hyödyntäminen on vielä vähäistä sekä EU-alueella että Suomessa (kuva 1). Tekoäly toimii kuitenkin yhä tärkeämpänä osana tulevaisuuteen katsovaa teollisuutta. Liikkeelle kannattaa siis lähteä.

Tekoälyn hyödyntäminen

Ylätasolla, kun tekoälyn hyödyntämistä suunnitellaan, on otettava huomioon muun muassa saatavilla-, ja kerättävissä olevan datan määrä ja laatu, henkilöstön sitouttaminen tekoälyn hyötyihin, järjestelmien käyttäjäystävällisyys ja saumattomuus osana nykyisiä prosesseja sekä automaation tason noston tavoittelu.

Tekoälyohjelmiston on oltava käyttäjäystävällinen ja integroitavissa saumattomasti osaksi automaatiojärjestelmiä. Helppokäyttöinen järjestelmä vähentää henkilöstön laajamittaisen koulutuksen tarvetta ja on pidettävä huoli, ettei ohjelmistoa nähdä ’taas yhtenä uutena monitorina’ kontrollihuoneessa. Järjestelmään on oltava pääsy myös organisaation muissa yksiköissä, joita ohjaavat vihreän siirtymän ja tuottavuuden parantamisen tavoitteet.

Ohjelmiston vähentäessä manuaalista työtä prosessien optimoinnissa, henkilöstö voi keskittyä kehittämään uusia toimintatapoja, tehostamaan olemassa olevia prosesseja sekä edistämään organisaation strategisia tavoitteita. Lisäksi vapautunut aika voidaan käyttää työn laadun parantamiseen, asiakastyytyväisyyden edistämiseen sekä uusien liiketoimintamahdollisuuksien kartoittamiseen. Tällä tavoin ohjelmisto ei pelkästään optimoi tuotantoprosesseja, vaan luo myös edellytykset organisaation tulevaisuuden kasvulle.

Tekoälyn hyödyt teollisuudessa

Tekoälyn käyttöä ennakoivassa kunnossapidossa sekä toimitusketjujen hallinnassa on jo hyödynnetty maailmanlaajuisesti positiivisin tuloksin. Teollisuusprosessien optimoinnin yksi tärkeä ajuri on vihreän siirtymän tavoitteet, sillä optimoitu tuotanto vähentää raaka-aineiden, kemikaalien, energian ja veden kulutusta, tuotelaatua vaarantamatta. Tällä on luonnollisesti myös suuret kustannusvaikutukset ja pitkälle viety optimointi parantaa teollisuusyritysten kannattavuutta ja siten toimintaedellytyksiä ja kilpailukykyä.

Yksi näkökulma on ehdottomasti myös hyödyt suurten datamäärien analysoinnissa. Kun erilaista tuotantodataa on kerätty jo vuosia, ollaan ehkä tilanteessa, että ihminen ei enää kykene hallinnoimaan valtavaa tietomassaa, eikä kykene löytämään sieltä enää järkeviä havaintoja liiketoiminnan tueksi. Silloin apuun tulee tekoäly. Esimerkiksi yhdessä tehtaassa saattaa olla 250 000 eri tietopistettä, joista tietoa kerätään. Tekoäly kykenee nopeasti havaitsemaan poikkeamia ja yhtäläisyyksiä datassa ja tekemään siitä päätelmiä tarkemmin ja huomattavasti nopeammin kuin ihminen. Myös tiedon laatua voidaan parantaa, simuloida ja syntetisoida automatisoidun prosessin tueksi. Ei siis kannata lykätä tekoälyn käyttöönottoa, vaikka data ei olisi aivan täydellisen “puhdasta”. Ajan myötä se myös korjaantuu, kun virheellisen datan lähteet ja syyt huomataan ja huomioidaan.

Vaikutukset vastuullisuuteen

Vastuullisuuden merkitys teollisuudessa on kasvanut tietenkin huomattavasti viime vuosina ja lisääntynyt sääntely on asettanut yrityksille yhä tiukempia vaatimuksia ja tavoitteita tuotannon ympäristövaikutusten minimoimiseksi. Myös teollisuuden asiakaskunta ja omistajat ovat yhä vaativampia liittyen vihreän siirtymän konkreettisiin tuloksiin. Tuotannon optimointi on ratkaisevassa roolissa, kun tavoitteena on vähentää prosessien energian, kemikaalien ja veden liikakäyttöä sekä hyödyntää raaka-aineet mahdollisimman tehokkaasti. Vastuullisuus on yhä useamman toimijan strategian kovassa ytimessä ja koko henkilöstö jakaa sen tavoitteet.

Haasteita ja ratkaisuja

Tekoälypohjaisen sovelluksen onnistunut integrointi tuotantoprosesseihin edellyttää erityisesti laadukasta ja riittävää määrää saatavilla olevaa dataa. Haastattelututkimuksemme mukaan dataa kerätään yleensä tuotantoprosessien lähes kaikissa vaiheissa, ja useimmissa tapauksissa sen hyödyntäminen on mahdollista jo pienillä investoinneilla. Näin ollen datan määrä ei yleensä muodostu esteeksi tekoälyohjelmiston käyttöönotolle. Riittävän datan pohjalta tekoälyohjelmisto pystyy lisäksi korjaamaan puuttuvaa dataa ja sen virheitä, mikä varmistaa järjestelmän tehokkaan toiminnan ja koko ajan kehittyen, kun algoritmit kehittyvät.

Toisessa ääripäässä saattaa olla tilanne, jossa dataa ei ole kerätty tai siihen ei olla totuttu tai ei tiedetä missä mahdollinen historiadata sijaitsee. Vaikka laitteistoissa on sisäänrakennettua datankeruuta, ei välttämättä olla totuttu integroimaan sitä osaksi analysointijärjestelmiä. Uusien tekoälyratkaisuiden käyttö kuitenkin nopeuttaa data keruun kulttuuria ja investointeja siihenkin. Taannoin, kun yritykset kehittivät tiedolla johtamistaan, työkalujen käyttöönotot liiketoiminnan tueksi vauhdittivat myös projekteja tiedon keruuseen ja varastointiin. Saman nähdään tapahtuvan nyt tekoälyn hyödyntämisessä.

Yksi haaste liittyy myös organisaation osaamiseen tekoälyn käytössä ja epäluulot sitä kohtaan. Ensimmäiset tekoälyprojektit ovat saattaneet vaatia kalliita konsultointikustannuksia, mikäli osaamista ei ole talon sisällä ollut tai ehditty vielä rekrytoida. Valmiit sovellukset, joissa logiikka on sisäänrakennettu, nopeuttavat käyttöönottoa ja madaltavat kustannuksia. Samalla ne vähentävät tarvetta hankkia välttämättä varsinaista teknistä tekoälyosaamista. Voidaan keskittyä tekoälyn mahdollistamien tulosten hyödyntämiseen liiketoiminnassa.

Esimerkkejä

Yksinkertainen esimerkki, missä tekoälyä teollisuudessa hyödynnetään, liittyy käytettyihin raaka-aineiden määriin ja virtoihin tuotantoprosessissa sekä esimerkiksi oikean lämpötilan merkitykseen tietyissä prosessien vaiheissa. Alioptimoidut lämpötilat kuumennuksessa ja viilennyksessä johtavat suureen energiahukkaan.

Erittäin ajankohtainen alue onkin siis energian kulutus ylipäätään. Monet yhtiöt ovat sitoutuneet suuriin säästöihin energian käytössä, esimerkiksi vaikkapa tavoittaa 20-30% säästöt vuoteen 2030 mennessä. Noin suurten säästöjen toteutuminen vaatii energian kulutuksen optimointia monessa eri tuotannon vaiheessa. Energian kulutuksen optimoinnin tärkeys on ajankohtaista juuri nyt voimakkaasti nousseen ja vaihtelevan energian hinnanmuodostuksen takia. Pienikin muutos energian tarpeessa voi tuottaa valtavia rahallisia säästöjä ja siten parannuksia koko yhtiön kannattavuuteen.

Kemikaalien käyttö mm. pehmopaperiteollisuudessa on myös erinomainen esimerkki. Kukapa arvaisi, että jos ihminen ei olisi tottunut valkeaan paperiin, ei koko ns. valkaisuprosessia tarvittaisi. Kun kuitenkin nyt haluamme ostaa valkoista paperia, tekoälyllä kyetään optimoimaan kemikaalien annostelua, vähentämään jätettä ja tehostamaan valkaisuprosessia kokonaisuudessaan. Tekoäly tuo eniten hyötyä tällaisessa monimutkaisessa luontoa kuormittavassa prosessissa, jossa ihmisten on vaikea havaita kokonaisvaikutuksia ja jossa raaka-aineet ovat kalliita.

Johtopäätöksiä

Tehdyn markkinatutkimuksen ja siinä toteutettujen haastattelujen perusteella voi iloisesti todeta, että prosessiteollisuudessa ollaan todellakin valmiita kokeiluihin ja valmiisiin toteutuksiinkin tekoälyä apuna käyttäen. Kun hankkeita aloitetaan, on niihin vain panostettava kunnolla ja varmistettava sekä johdon, että koko henkilöstön sitoutuminen. Eniten tämä liittyy datan saatavuuteen. Datan keruuseen käytetyt voimavarat ovat nyt mitattavissa ulos täysimääräisesti.